| 講演名 | 2020-03-02 深層距離学習を用いたIoT機器に対するアノマリ型攻撃検知システムの提案 瀧本 達也(京都工繊大), 稲葉 宏幸(京都工繊大), |
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| 抄録(和) | 近年，インターネットの発展に伴い，生活のあらゆる場面で多くのIoT機器が利用されている．一方で，IoT機器を狙った様々なサイバー攻撃が報告されており，この対策として攻撃検知システムがしばしば用いられている．攻撃検知システムはシグネチャ型とアノマリ型の2種類に大別できる．前者は未知の攻撃を検知することはできないが，後者は未知の攻撃を検知することが可能である．その反面，正常な状態を定義することが難しいという問題がある．しかし，IoT機器の場合には一般的なPC等とは異なり，その通信内容は限られた種類のパケットからなることが多い点を利用し，深層距離学習を用いて通信ログから正常動作のモデルを効率的に自動生成することを考える．そして，このモデルを適用したアノマリ型攻撃検知システムを提案する． |
| 抄録(英) | In recent years, with the development of the Internet, many IoT devices are used in all aspects of life. On the other hand, various cyber attacks targeting IoT devices have been reported. Attack detection systems are often used as countermeasures against this. Attack detection systems can be generally divided into two types: signature type and anomaly type. While the former cannot detect unknown attacks, the latter can detect such attacks. On the other hand, there exists a problem that it is difficult for anomaly type to define a normal state. However, in the case of IoT devices, the communication log is often composed of limited types of packets unlike general PC. Therefore, we generate a model of normal state of IoT communication using deep metric learning, and we propose an anomaly type attack detection system using it. |
| キーワード(和) | IoT / 異常検知 / 深層距離学習 |
| キーワード(英) | IoT / anomaly detection / deep metric learning |
| 資料番号 | SITE2019-90,IA2019-68 |
| 発行日 | 2020-02-24 (SITE, IA) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA / SITE / IPSJ-IOT |
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| 開催期間 | 2020/3/2(から2日開催) |
| 開催地（和） | 名古屋大学 東山キャンパス |
| 開催地（英） | Nagoya University |
| テーマ（和） | インターネットと情報倫理教育、一般 |
| テーマ（英） | Internet and Information Ethics Education, etc. |
| 委員長氏名（和） | 大崎 博之(関西学院大) / 森住 哲也(神奈川大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Osaki(Kwansei Gakuin Univ.) / Tetsuya Morizumi(Kanagawa Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 新 麗(IIJ) / 近堂 徹(広島大) / 山本 寛(立命館大) / 小川 賢(神戸学院大) / 大谷 卓史(吉備国際大) |
| 副委員長氏名（英） | Rei Atarashi(IIJ) / Toru Kondo(Hiroshima Univ.) / Hiroshi Yamamoto(Ritsumeikan Univ.) / Masaru Ogawa(Kobe Gakuin Univ.) / Takushi Otani(Kibi International Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 作元 雄輔(関西学院大) / 屏 雄一郎(KDDI総合研究所) / 渡辺 俊貴(NEC) / 壁谷 彰慶(東洋英和女学院大) / 加藤 尚徳(KDDI総合研究所) |
| 幹事氏名（英） | Yusuke Sakumoto(Kwansei Gakuin Univ.) / Yuichiro Hei(KDDI Research) / Toshiki Watanabe(NEC) / Akiyoshi Kabeya(Toyo Eiwa Univ.) / Hisanori Kato(KDDI Research) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大平 健司(阪大) / 野林 大起(九工大) / 坂野 遼平(東工大) / 吉永 敦征(山口県立大) / 鈴木 大助(北陸大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kenji Ohira(Osaka Univ.) / Daiki Nobayashi(Kyushu Inst. of Tech.) / Ryohei Banno(Tokyo Inst. of Tech.) / Nobuyuki Yoshinaga(Yamaguchi Pref Univ.) / Daisuke Suzuki(Hokuriku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Internet Architecture / Technical Committee on Social Implications of Technology and Information Ethics / Special Interest Group on Internet and Operation Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層距離学習を用いたIoT機器に対するアノマリ型攻撃検知システムの提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of Anomaly Based Attack Detection System for IoT Devices Using Deep Metric Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(2)（和/英） | 異常検知 / anomaly detection |
| キーワード(3)（和/英） | 深層距離学習 / deep metric learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 瀧本 達也 / Tatsuya Takimoto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 京都工芸繊維大学(略称：京都工繊大) Kyoto Institute of Technology(略称：KIT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 稲葉 宏幸 / Hiroyuki Inaba |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都工芸繊維大学(略称：京都工繊大) Kyoto Institute of Technology(略称：KIT) |
| 発表年月日 | 2020-03-02 |
| 資料番号 | SITE2019-90,IA2019-68 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | SITE-434,IA-435 |
| ページ範囲 | pp.13-18(SITE), pp.13-18(IA), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-24 (SITE, IA) |